An Archaeology of Mindhunting: Portraits of the Serial Profiler as a Figure of Reflexivity
Notice bibliographique
Résumé
In the year 2017, two television series focused on pivotal moments in criminal psychology. In Mindhunter (Netflix), two pioneering agents from the FBI’s Behavioral Science Unit introduce new approaches to an emerging form of crime that defied categorisation, becoming the first “profilers” of “serial killers”. In Manhunt: Unabomber (Discovery Channel), another FBI agent develops a groundbreaking method of investigation based on idiolectal discursive patterns as revealed in the Unabomber’s Manifesto and correspondence, ultimately leading to the identification and capture of Theodore Kaczynski. Inspired by real people and events, the two series depict the heroic struggle of curious and unprejudiced police agents who face doubt and criticism, before eventually causing radical paradigm shifts. If their account of criminological innovation is unsurprisingly whiggish, the prominent role given to social sciences in both series is less conventional: disciplines such as comparative linguistics, critical theory or sociology of the deviance are not only instrumental in solving the crimes, but described as science in-the-making, showcased for their ability to make a difference in the world. Besides, as both series build upon previous representations of the profiler/serial-killer couple in popular fiction, they function as an archaeology of the genre itself. To what extent does this reflexive character of the shows can be compared to STS description practises? What do the series have to say about the role of language – recognized as a means of influence, used by the serial killers as well as by the investigators who resort to the same manipulative techniques to get information?
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,027 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».